3.4.1 Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến khơng phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Thông thường thang đo có Cronbach alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới thì hệ số Cronbach alpha từ 0,6 là có thể chấp nhận được (trích dẫn trong Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
3.4.2 Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory
Factor Analysis)
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy thì chúng ta tiến hành phân tích nhân tố khám phá.
30
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu chúng ta có thể thu thập được một số lượng biến khá lớn (trong nghiên cứu này là 41 biến) và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải được giảm bớt xuống đến một số lượng mà chúng ta có thể sử dụng được.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn giữa (0,5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố thích hợp, cịn nếu giá trị này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu.
Ngồi ra phân tích nhân tố cịn dựa vào eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mơ hình. Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt nhất hơn một biến gốc.
Một phần quan trọng trong bảng phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay (Rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố.
Hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích nhân tố phải có hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0,45 thì mới đạt yêu cầu (Anderson and Gerbing, 1988).
31
Sau khi đánh giá thang đo bằng phân tích Cronbach anpha và EFA, tác giả sẽ dựa theo kết quả này để hiệu chỉnh thang đo và hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu. Trên cơ sở mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh, nếu khơng có những thay đổi lớn so với mơ hình nghiên cứu ban đầu, tác giả sẽ kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng 2 phân tích hồi qui đa biến như sau:
- Hồi qui đa biến thứ nhất phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập là (1) các thành phần của chất lượng cảm nhận, gồm hh, db, tcqt, tclh, dc, ml (2) rào cản chuyển đổi tích cực, và (3) rào cản chuyển đổi tiêu cực đến biến phụ thuộc là sự thỏa mãn của khách hàng.
Hàm hồi qui lý thuyết 1:
sat = f(hh, db, tcqt, tclh, dc, ml, pob, neb) (3.1)
- Hồi qui đa biến thứ hai phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập là (1) sự thỏa mãn, (2) rào cản chuyển đổi tích cực, và (3) rào cản chuyển đổi tiêu cực đến biến phụ thuộc là lòng trung thành của khách hàng.
Hàm hồi qui lý thuyết 2:
ly= g(sat, neb, pob) (3.2)
Trên cơ sở kết quả của phân tích hồi qui tác giả sẽ đánh giá độ phù hợp của mơ hình với dữ liệu thực tế quan sát (thông qua chỉ tiêu R2 điều chỉnh) cũng như kiểm tra các mơ hình hồi qui bội này có thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu (thông qua giá trị F, hệ số phóng đại phương sai VIF, giá trị d,…).
3.5. Tóm tắt
Chương này trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện để đánh giá thang đo các khái niệm nghiên cứu và mơ hình lý thuyết về Lòng trung thành. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện qua hai bước – nghiên cứu sơ bộ (nghiên cứu định tính) và nghiên cứu chính thức (nghiên cứu định lượng). Kỹ thuật thảo luận nhóm được dùng trong nghiên cứu định tính và kỹ thuật gởi bảng câu hỏi đến khách hàng để nhờ khách hàng trả lời được dùng trong nghiên cứu định lượng. Chương tiếp theo sẽ trình bày kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo cùng với kết
32
quả phân tích yếu tố khám phá. Từ kết quả này mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh sẽ được đề xuất và kết quả kiểm định mơ hình hiệu chỉnh bằng phân tích hồi qui đa biến thơng qua phần mềm SPSS.
33
CHƯƠNG 4 - PHÂN TÍCH KẾT QUẢ 4.1. Giới thiệu
Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu để kiểm định các thang đo và mơ hình nghiên cứu. Chương 4 trình bày kết quả kiểm định thang đo và mơ hình nghiên cứu cũng như các giả thuyết đưa ra trong mơ hình. Trước tiên, các thang đo được đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach anpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Dựa trên kết quả này, mơ hình nghiên cứu sẽ được hiệu chỉnh cho phù hợp với tập dữ liệu quan sát. Cuối cùng trình bày kết quả kiểm định mơ hình và các giả thuyết.